Giới thiệu

Trong thế giới công nghệ hiện đại, trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách mà lập trình viên làm việc. Có nhiều câu hỏi được đặt ra về tương lai của lập trình: Liệu đến năm 2030, chúng ta còn thấy lập trình viên hay chỉ là những người giám sát AI? Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những thay đổi trong lập trình và cách mà lập trình viên có thể thích ứng với những công nghệ mới này.

AI không tiêu diệt lập trình, mà chỉ thay đổi nó

Một trong những điều thú vị mà tôi đã trải nghiệm gần đây là khi mở IDE (Môi trường phát triển tích hợp), tôi chỉ cần viết một vài dòng mã và AI đã hoàn thành phần còn lại. Điều này khiến tôi nhận ra rằng việc lập trình không còn chỉ đơn thuần là gõ phím nữa.

Sự phát triển của công cụ lập trình

Ngày xưa, IDE chỉ là một chiếc máy đánh chữ hiện đại với tính năng tô sáng cú pháp. Ngày nay, với sự xuất hiện của những công cụ như Cursor và GitHub Copilot, cảm giác như chúng ta đang làm việc cùng một lập trình viên trẻ tuổi, đầy nhiệt huyết nhưng đôi khi mắc lỗi hài hước. Điều này đặt ra câu hỏi: Đến năm 2030, chúng ta còn được gọi là lập trình viên hay chỉ là những người quản lý robot?

Ví dụ thực tế từ Copilot

Khi cần viết một hàm Python để kiểm tra xem một chuỗi có phải là palindrome hay không, tôi đã sử dụng Copilot:

# kiểm tra xem chuỗi có phải là palindrome không
def is_palindrome(s):

Và kết quả mà Copilot đưa ra là:

def is_palindrome(s):    return s == s[::-1]

Hàm này chạy tốt, nhưng lại không xử lý được các trường hợp biên như khoảng trắng, dấu câu, và chữ hoa. Sau khi điều chỉnh bình luận, AI đã viết lại hàm:

import re
def is_palindrome(s):    s = re.sub(r'[^A-Za-z0-9]', '', s).lower()    return s == s[::-1]

Kết quả là một hàm hoàn chỉnh và sẵn sàng đưa vào sản xuất. Điều này cho thấy rằng vai trò của lập trình viên đang dần thay đổi từ việc viết mã sang việc giám sát và điều chỉnh các đầu ra của AI.

Sự nổi lên của kỹ thuật prompt

Gần đây, khái niệm kỹ thuật prompt đã trở nên phổ biến. Nhiều người đã chia sẻ rằng họ có thể kiếm được hàng trăm nghìn đô la chỉ bằng cách viết các câu lệnh đơn giản cho AI. Tuy nhiên, kỹ thuật này không nên được xem như một nghề nghiệp riêng biệt, mà nên được coi là một kỹ năng bổ sung cho lập trình viên.

Ví dụ về kỹ thuật prompt

Khi tôi thử nghiệm với một câu lệnh đơn giản:

Viết mã để lấy URL

Kết quả không có xử lý lỗi, không kiểm tra SSL. Nhưng khi tôi thay đổi câu lệnh thành:

Viết hàm Python an toàn để lấy URL với xử lý lỗi, thời gian chờ và thử lại

Kết quả nhận được có chất lượng tốt hơn rất nhiều:

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
def fetch(url):
    session = requests.Session()
    retries = Retry(total=3, backoff_factor=0.5)
    session.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
    session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
    try:
        response = session.get(url, timeout=5)
        response.raise_for_status()
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        return f"Error: {e}"

Điều này cho thấy rằng sự khác biệt giữa một câu lệnh đơn giản và một câu lệnh chi tiết có thể tạo ra một kết quả hoàn toàn khác.

Lập trình như một sự phối hợp, không chỉ là gõ phím

Nhiều người nghĩ rằng lập trình chỉ là việc viết mã phức tạp. Thực tế, một phần lớn của lập trình là việc kết nối các yếu tố khác nhau lại với nhau. Điều này có thể bao gồm việc cấu hình YAML, các cuộc gọi API, và các tệp Docker.

Dự đoán từ các giám đốc công nghệ

Theo dự đoán của Kevin Scott, CTO của Microsoft, đến năm 2030, 95% mã sẽ được tạo ra bởi AI. Điều này cho thấy rằng lập trình viên sẽ chuyển từ việc viết mã sang việc điều phối các hệ thống AI.

Các công việc vẫn tồn tại và thay đổi

Mặc dù có rất nhiều sự thay đổi, nhưng lập trình viên vẫn sẽ tồn tại trong nhiều vai trò khác nhau. Dưới đây là một số vai trò mà tôi dự đoán sẽ vẫn cần thiết:

Kỹ sư cốt lõi

Vẫn sẽ cần những người xây dựng nền tảng. Copilot có thể tạo ra các ứng dụng CRUD, nhưng khi cần một công cụ cơ sở dữ liệu tối ưu cho hàng triệu truy vấn, đó là lĩnh vực của con người.

Người điều phối AI

Những người này biết khi nào cần điều chỉnh mô hình AI và có khả năng nhận diện các đầu ra không chính xác.

Người gỡ lỗi

Sự cần thiết của việc gỡ lỗi sẽ ngày càng trở nên quan trọng. AI có thể tạo ra mã, nhưng những lỗi phức tạp sẽ cần đến sự can thiệp của con người.

Kết luận: Tương lai của lập trình

Vậy liệu lập trình có còn tồn tại vào năm 2030? Chắc chắn rồi. Tuy nhiên, hình thức của nó sẽ không giống như hiện tại. Chúng ta sẽ chuyển từ việc gõ phím sang việc điều phối các hệ thống AI và giải quyết những vấn đề phức tạp mà AI không thể tự xử lý.

Hãy chuẩn bị cho tương lai của lập trình, nơi mà khả năng sáng tạo và phán đoán của con người sẽ được đánh giá cao hơn bao giờ hết.